الشعور بأن تفجير $CODEC ATH في يوم الأحد سيكون فكرة رائعة أخرى

لقد أمضيت الأسابيع الماضية في الاطلاع على @codecopenflow ووثائق دماغها الكبيرة ، لذا اسمحوا لي أن أشرحها بلغة إنجليزية بسيطة. الاختراق التالي لعالم الذكاء الاصطناعي ليس ماجستير في القانون قويا آخر. إنه يمنح العملاء عيونا وأيديهم وسطح المكتب الخاص بهم (VLA). هذا هو بالضبط ما يبنيه برنامج الترميز ، وحتى لو كان السوق يلحق بالركب ، لم يفت الأوان👇 بعد على الرغم من كل الضجيج حول Gen-الذكاء الاصطناعي ، لا تزال معظم مهام سير العمل في العالم الحقيقي مرتبطة بالبرامج النصية الصارمة والمهام المشفرة. في اللحظة التي يتحول فيها بكسل واجهة المستخدم ، تنقطع الأتمتة ، ويصبح أي شيء بدون واجهة برمجة تطبيقات (تطبيقات سطح المكتب القديمة ، وروبوتات المصنع ، وعملاء الألعاب ...) محظورا. يهاجم برنامج الترميز تلك النقطة العمياء من خلال منح الوكلاء أجهزة سطح المكتب الآمنة الخاصة بهم وموجزات الكاميرا وبرامج تشغيل الإدخال حتى يتمكنوا من الرؤية واتخاذ القرار والتصرف تماما مثل الإنسان ولكن لا يكل وقابل للبرمجة. هذا هو المغير الحقيقي للعبة لفهمه. ما الذي سيفتحه؟ يمكن أتمتة كل مهمة برمجية متكررة ، مثل تلك الموجودة في العمل المكتبي و SAP و ERPs ، حيث يقوم الأشخاص بنسخ الأرقام ولصقها يدويا. يمكن للروبوت مراقبة الشاشة مثل الإنسان ، والنقر فوق المربعات الصحيحة ، وإكمال المهمة أثناء الاستمتاع بالقهوة. الأجهزة والروبوتات ستمكن تقنية Vision Language Action (VLA) من التحكم في روبوتات متعددة في وقت واحد وتحسين تفاعلاتها باستخدام بضع دقائق فقط من البيانات. يمكن للروبوتات أن تدرك محيطها وتتخذ الإجراءات المناسبة. (انظر الفيديو: كيف يعالج برنامج الترميز هذا القطاع؟ تشغيل المهام على البيانات الحساسة لا يمكن تخزين الأشعة السينية أو ملفات الشرطة أو السجلات الضريبية على الإنترنت لأسباب تتعلق بالخصوصية. يعيش الوكيل داخل جهاز افتراضي مقفل ، ويقرأ الصور ، ويكتب النتائج مرة أخرى ، ولا يشحن البيانات إلى السحابة أبدا. المشغلون: "التطبيق" البدائي يتم تجميع كل سير عمل مستقل تقوم بإنشائه، سواء كان ذلك بتسوية فواتير SAP أو الألعاب أو الروبوتات أو المزيد، كمشغل. يحمل المشغلون نموذج VLA الخاص بهم وبيانات التعريف والأذونات الخاصة بهم ، ويمكن تثبيتها بنقرة واحدة ، وتحقيق الدخل منها (قريبا) في سوق الترميز العام حيث تتدفق رسوم الاستخدام مرة أخرى إلى الناشر. التدريب مرن: سجل نفسك وأنت تكمل المهمة ودع برنامج الترميز يتم ضبطه بدقة من العروض التوضيحية ، أو قم بالانزلاق إلى SDK للتحكم البرمجي الكامل. البنيج: مجمع سوق GPU في جوهره هو Fabric ، جدولة برنامج الترميز مفتوح المصدر. يرسل أحمال العمل بكفاءة عبر AWS أو GCP أو المواقع في الموقع أو أي شبكة GPU لامركزية يمكنه الوصول إليها ، مع فرض شبكات انعدام الثقة والتنسيب الواعي للتكلفة. سيوفر هذا: - حساب أرخص من خلال المراجحة في الوقت الفعلي عبر السحب - لا توجد نقطة فشل واحدة. إذا تعطلت AWS، تنتقل الوظائف إلى منطقة أو مورد آخر في دقائق. يحول Fabric بشكل أساسي "يحتاج مشغل الذكاء الاصطناعي الخاص بي إلى صندوق" إلى "سيجد المشغل دائما الصندوق المناسب ، بالسعر المناسب ، وفقا لقواعد الأمان الصحيحة ، تلقائيا". ما هو الحجم الذي يمكن أن يصل إليه؟ وكلاء الذكاء الاصطناعي: من المتوقع أن ينمو من 5.4 مليار دولار في عام 2024 إلى 50.3 مليار دولار بحلول عام 2030 (معدل نمو سنوي مركب 45.8٪). أتمتة العمليات الروبوتية (RPA): 3.8 مليار دولار → 30.9 مليار دولار على نفس النافذة (43.9٪ معدل نمو سنوي مركب). يجلس برنامج الترميز عند التقاطع مع الوكلاء الذين ينظرون إلى وحدات البكسل بدلا من انتظار واجهات برمجة التطبيقات المرتبة. كمرجع ، تبلغ قيمة عملاق RPA UiPath ≈ 7 مليارات دولار اليوم. أو @Figure_robot شائعات عن تقييم 40 مليار دولار بعد الأموال. وفي الوقت نفسه ، يبلغ سعر FDV الخاص $CODEC ~ 13 مليون دولار. سأدعك تقوم بالعمليات الحسابية حول الإمكانات (وأنا لا أستطيع الانتظار لنشر هذا لتحميل الحقائب). لقد أتيحت لي الفرصة للقفز في مكالمة مع الفريق وطرح بعض الأسئلة ، فهم بناة موثوق بهم يتمتعون بخبرة في Hugging Face + Elixir Games ويستخدمون رأس مالهم كمدرج (أكثر من عام في الخزينة). هناك الكثير الذي لم أقم بتغطيته من خلال التعاون في الألعاب ، و MCP & TEEs ، والفريق الذي يضيف السيولة من أموالهم الخاصة ، وخارطة الطريق ، وما إلى ذلك لأنه سيجعل هذا المنشور طويلا جدا ولكني سأشارك بالتأكيد التقدم الذي أحرزه الفريق. ترميز 🥂

إذا كنت تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي ، فانتقل إلى الروبوتات ستغير نماذج VLA كل شيء حول كيفية تفاعل الذكاء الاصطناعي مع العالم الحقيقي في الوقت الفعلي تعتبر LLMs رائعة للبيانات التاريخية (والبيانات الحية المحدودة) يغير VLA كل شيء باستخدام الرؤية (تدفقات الفيديو والكاميرات وبيانات المستشعر) لاتخاذ قرارات في الوقت الفعلي وإرسال أوامر العمل إلى سطح المكتب أو الألعاب NPC أو الروبوت. واحدة من عمليات الفتح الكبيرة التالية لعمليات الذكاء الاصطناعي وما زلنا مبكرين للغاية يتعامل @codecopenflow مع البنية التحتية ل الذكاء الاصطناعي x Robotics من خلال السماح للمستخدمين بتدوير أجهزة سطح المكتب الافتراضية أو بيئات تدريب الروبوتات بسرعة لتدريب مشغلي الذكاء الاصطناعي قبل إطلاقهم في الإنتاج ستكون الذكاء الاصطناعي x Robotics صناعة بتريليونات الدولارات في غضون بضع سنوات. أنا أشتري المعاول والمجارف

من الصمت والظلال ، يستيقظ النظام. تدرب في عزلة. بنيت للإدراك والعقل والتصرف. الكشف الكبير قريب. ولكن قبل أن تفتح البوابات قد يدخل الصاعد مبكرا. الوصول المبكر إلى CodecFlow متاح الآن:

اكتشفت للتو أن لدي 9 رموز دعوة متاحة لشبكة 👀 اختبار @anoma التعليق و RT هذا المنشور ، سأختار 9 أشخاص في 24 ساعة 🥂

أعلنت OpenAI للتو أن وكيل المشغل الخاص بها يمكنه الآن التحكم في جهاز كمبيوتر كامل لأداء مجموعة معقدة من المهام باستخدام نماذج VLA المقترنة بنماذج LLM رؤية اللغة فعل إذا كان هناك مشروع تشفير يمكنه القيام بذلك بالفعل ... الدراسة @codecopenflow بالإضافة إلى التحكم في أجهزة الكمبيوتر المكتبية ، يمكن ل Codec التحكم في مشغلي الروبوتات والألعاب قم بتدوير بيئة وضع الحماية الافتراضية لتدريب العميل قبل إطلاقه في الإنتاج في العالم الحقيقي الذكاء الاصطناعي x الروبوتات وأتمتة الألعاب / أجهزة الكمبيوتر المكتبية / الروبوتات ستكون الخطوة الكبيرة التالية لتطوير الذكاء الاصطناعي وهدفي هو أن يتم وضعه مبكرا مشفرة مشفرة

أكدت OpenAI للتو أطروحة النجم الشمالي الخاصة بي عن الذكاء الاصطناعي اليوم من خلال إطلاق سراح وكيل المشغل. لم تكن هذه أطروحتي التوجيهية $CODEC فحسب ، بل كانت كل استثمار الذكاء الاصطناعي آخر قمت به ، بما في ذلك تلك التي وقعت في وقت سابق من العام خلال هوس الذكاء الاصطناعي. كان هناك الكثير من النقاش مع برنامج الترميز فيما يتعلق بالروبوتات ، في حين أن هذا العمودي سيكون له روايته الخاصة قريبا جدا ، فإن السبب الأساسي الذي جعلني متفائلا جدا بشأن برنامج الترميز منذ اليوم الأول يرجع إلى كيفية قيام بنيتها بتشغيل وكلاء المشغلين. لا يزال الناس يقللون من شأن مقدار الحصة السوقية المعرضة للخطر من خلال بناء برامج تعمل بشكل مستقل ، ويتفوق على العمال البشريين دون الحاجة إلى مطالبات أو رقابة مستمرة. لقد رأيت الكثير من المقارنات مع $NUIT. أولا ، أريد أن أقول إنني من أشد المعجبين بما تبنيه Nuit ولا أتمنى شيئا سوى نجاحهم. إذا كتبت "nuit" في برقيتي ، فسترى أنه في أبريل قلت إنه إذا اضطررت إلى الاحتفاظ بعملة واحدة لعدة أشهر ، فستكون Nuit بسبب أطروحة المشغل الخاصة بي. كان Nuit أكثر مشاريع المشغل الواعد على الورق ، ولكن بعد بحث مكثف ، وجدت أن هندسته المعمارية تفتقر إلى العمق اللازم لتبرير استثمار كبير أو وضع سمعتي وراءه. مع وضع ذلك في الاعتبار ، كنت بالفعل على دراية بالثغرات المعمارية في فرق وكلاء المشغل الحالية والبحث بنشاط عن مشروع يعالجها. بعد فترة وجيزة من ظهور برنامج الترميز (بفضل إصرار @0xdetweiler على النظر بشكل أعمق) وهذا هو الفرق بين الاثنين: $CODEC مقابل $NUIT تم بناء بنية برنامج الترميز عبر ثلاث طبقات. الآلة والنظام والذكاء، التي تفصل بين البنية التحتية وواجهة البيئة ومنطق الذكاء الاصطناعي. يعمل كل عامل عميل في برنامج الترميز في الجهاز الظاهري أو الحاوية المعزولة الخاصة به، مما يسمح بالأداء الأصلي القريب وعزل الأخطاء. يعني هذا التصميم متعدد الطبقات أن المكونات يمكن أن تتوسع أو تتطور بشكل مستقل دون كسر النظام. تأخذ الهندسة المعمارية ل Nuit مسارا مختلفا من خلال كونها أكثر تجانسا. تدور مجموعتها حول وكيل متصفح ويب متخصص يجمع بين التحليل والتفكير في الذكاء الاصطناعي والعمل. بمعنى أنها تحلل صفحات الويب بعمق إلى بيانات منظمة ليستهلكها الذكاء الاصطناعي وتعتمد على المعالجة السحابية لمهام الذكاء الاصطناعي الثقيلة. إن نهج برنامج الترميز لتضمين نموذج Vision-Language-Action خفيف الوزن (VLA) داخل كل وكيل يعني أنه يمكن تشغيله محليا بالكامل. الأمر الذي لا يتطلب إعادة اتصال مستمر إلى السحابة للحصول على التعليمات ، والتخلص من زمن الوصول وتجنب الاعتماد على وقت التشغيل والنطاق الترددي. يعالج وكيل Nuit المهام عن طريق تحويل صفحات الويب أولا إلى تنسيق دلالي ثم استخدام دماغ LLM لمعرفة ما يجب القيام به ، والذي يتحسن بمرور الوقت مع التعلم المعزز. على الرغم من فعاليته في أتمتة الويب ، إلا أن هذا التدفق يعتمد على معالجة الذكاء الاصطناعي الثقيلة من جانب السحابة وهياكل الصفحات المحددة مسبقا. يعني ذكاء الجهاز المحلي لبرنامج الترميز أن القرارات تحدث بالقرب من البيانات ، مما يقلل من النفقات العامة ويجعل النظام أكثر استقرارا للتغييرات غير المتوقعة (لا توجد نصوص هشة أو افتراضات DOM). يتبع مشغلو برنامج الترميز حلقة مستمرة للإدراك والتفكير والفعل. تقوم طبقة الجهاز ببث البيئة (على سبيل المثال تطبيق مباشر أو تغذية روبوت) إلى طبقة الذكاء عبر القنوات المحسنة لطبقة النظام ، مما يمنح الذكاء الاصطناعي "عيون" على الحالة الحالية. يقوم نموذج VLA الخاص بالوكيل بعد ذلك بتفسير العناصر المرئية والتعليمات معا لاتخاذ قرار بشأن الإجراء ، والذي تنفذه طبقة النظام من خلال أحداث لوحة المفاتيح / الماوس أو التحكم في الروبوت. تعني هذه الحلقة المدمجة أنها تتكيف مع الأحداث الحية ، حتى إذا تحولت واجهة المستخدم ، فلن تكسر التدفق. لوضع كل هذا في تشبيه أكثر بساطة ، فكر في مشغلي برنامج الترميز كموظف مكتف ذاتيا يتكيف مع المفاجآت في الوظيفة. يشبه وكيل Nuit الموظف الذي يحتاج إلى التوقف ، ووصف الموقف للمشرف عبر الهاتف ، وانتظار التعليمات. دون النزول كثيرا في حفرة الأرانب الفنية ، يجب أن يمنحك هذا فكرة عالية المستوى عن سبب اختياري ل Codec كرهاني الأساسي على العملاء. نعم ، يتمتع Nuit بدعم من YC ، وهو فريق مكدس و github من المستوى S. على الرغم من أن بنية برنامج الترميز قد تم إنشاؤها مع وضع القياس الأفقي في الاعتبار ، مما يعني أنه يمكنك نشر الآلاف من الوكلاء بالتوازي مع عدم وجود ذاكرة مشتركة أو سياق تنفيذ بين الوكلاء. فريق الترميز ليس مطورين عاديين أيضا. تفتح بنية VLA الخاصة بهم العديد من حالات الاستخدام التي لم تكن ممكنة مع نماذج الوكلاء السابقة بسبب الرؤية من خلال وحدات البكسل ، وليس لقطات الشاشة. يمكنني الاستمرار ولكني سأحفظ ذلك للمشاركات المستقبلية.

قبعات إلى شبكة اختبار @anoma! تتمتع بتجربة فائقة السلاسة والممتعة مع المهام الجانبية والمهام اليومية. يظهر عالم جديد لواجهة المستخدم وتجربة المستخدم ، وهو قائم على ⏳ النية

إذا كنت تعرف أين تبحث ، يمكنك جعله يتحرك. @RoboMove $CODEC

$MNT على الرسوم البيانية 👇 القيمة السوقية >: 2.4 مليار دولار + (+ 28٪ WoW) > إجمالي حجم التداول: 345 مليون دولار (+ 21٪ DoD) مدعوم من Blockchain للخدمات المصرفية. الاعتمادات: @CoinMarketCap